根据您正在处理的数据类型，您还可以在执行EDA时通过将dropna设置为False来获得每列的值计数。

for col in df:
   print df[col].value_counts(dropna=False)

适用于分类变量，但当你有很多唯一值时就不那么适用了。

因为没有人提到，还有另一个变量叫做hasnans。

df[我]。如果pandas系列中的一个或多个值为NaN, hasnans将输出为True，否则为False。注意，它不是一个函数。

熊猫版本“0.19.2”和“0.20.2”

你不仅可以检查是否有'NaN'存在，还可以使用下面的方法得到'NaN'在每一列中的百分比，

df = pd.DataFrame({'col1':[1,2,3,4,5],'col2':[6,np.nan,8,9,10]})  
df  

   col1 col2  
0   1   6.0  
1   2   NaN  
2   3   8.0  
3   4   9.0  
4   5   10.0  


df.isnull().sum()/len(df)  
col1    0.0  
col2    0.2  
dtype: float64

我建议使用值属性作为数组的计算是更快的。

arr = np.random.randn(100, 100)
arr[40, 40] = np.nan
df = pd.DataFrame(arr)

%timeit np.isnan(df.values).any()  # 7.56 µs
%timeit np.isnan(df).any()         # 627 µs
%timeit df.isna().any(axis=None)   # 572 µs

结果:

7.56 µs ± 447 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
627 µs ± 40.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
572 µs ± 15.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

注意:你需要在Jupyter笔记本上运行%timeit才能工作

df.isna().any(axis=None)

从v0.23.2开始，您可以使用DataFrame。isna + DataFrame.any(axis=None)，其中axis=None指定整个DataFrame的逻辑缩减。

# Setup
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B' : [np.nan, 4, 5]})
df
     A    B
0  1.0  NaN
1  2.0  4.0
2  NaN  5.0

df.isna()

       A      B
0  False   True
1  False  False
2   True  False

df.isna().any(axis=None)
# True

有用的替代方案

numpy.isnan 如果您正在运行旧版本的pandas，则另一个性能选项。

np.isnan(df.values)

array([[False,  True],
       [False, False],
       [ True, False]])

np.isnan(df.values).any()
# True

或者，检查和:

np.isnan(df.values).sum()
# 2

np.isnan(df.values).sum() > 0
# True

Series.hasnans 你也可以迭代地调用Series.hasnans。例如，要检查单个列是否有nan，

df['A'].hasnans
# True

要检查任何列是否具有nan，可以对any使用推导式(这是一种短路操作)。

any(df[c].hasnans for c in df)
# True

这实际上非常快。

Df.isnull ().any().any()应该这样做。